1.MMDet——DETR源码解读
2.轻松理解ViT(Vision Transformer)原理及源码
3.FasterTransformer Decoding 源码分析(三)-LayerNorm介绍
4.MaskFormer源码解析
5.BERT（Transformer Encoder）详解和TensorFlow实现（附源码）
6.序列化推荐中的源码GRU与Transformer源码解析之一
MMDet——DETR源码解读
DETR是Object Detection领域中的创新之作，首次以完全采用Transformer结构实现端到端目标检测。解析DETR通过引入object query，源码将目标信息以query形式送入Transformer的解析decoder，以实现自注意力学习，源码捕捉不同目标的解析法治体检系统 源码特征。query在经过Self Attention后，源码与图像特征进行Cross Attention，解析提取检测目标的源码特征。最终输出含有目标信息的解析query，通过FFN得到bbox和class信息。源码
理解DETR模型前，解析需明确模型结构与配置。源码模型主要由三部分组成：Backbone，解析Transformer（encoder与decoder）及head。源码输入为batch图像，假设维度为[B, 3, W, H]，使用隐层维度embed_dims为，模型变换过程如下。
DETR配置文件中，model部分分为Backbone和bbox_head。理解其配置有助于深入模型运作机制。
DETR的前向过程在mmdet/models/detectors/single_stage.py中统一为两个步骤，具体实现于detr_head（mmdet/models/dense_heads/detr_head.py）中的forward_single()函数。该函数负责除backbone外的所有前向过程。变量shape示例供理解，源码库资源注意img_shape因随机裁剪而不同，导致shape不唯一。
DETR的backbone采用常规的Resnet，结构相对简单，非本文讨论重点。Transformer部分的源码在mmdet/models/utils/transformer.py文件，解析如下，N = W_feat*H_feat。
详细解读及参考文章将帮助您更深入理解DETR的内部运作与实现细节。
轻松理解ViT(Vision Transformer)原理及源码
ViT，即Vision Transformer，是将Transformer架构引入视觉任务的创新。源于NLP领域的Transformer，ViT在图像识别任务中展现出卓越性能。理解ViT的原理和代码实现在此关键点上进行。
ViT的核心流程包括图像分割为小块、块向量化、多层Transformer编码。图像被分为大小为x的块，块通过卷积和展平操作转换为向量，最终拼接形成序列。序列通过多层Transformer编码器处理，编码器包含多头自注意力机制和全连接前馈网络，实现特征提取和分类。模型输出即为分类结果。U盘辅助源码
具体实现上，Patch Embedding过程通过卷积和展平简化，将大小为x的图像转换为x的向量序列。Transformer Encoder模块包括Attention类实现注意力机制，以及Mlp类处理非线性变换。Block类整合了这两个模块，实现完整的编码过程。
VisionTransformer整体架构基于上述模块构建，流程与架构图保持一致。代码实现包括关键部分的细节，完整代码可参考相关资源。
综上所述，ViT通过将图像分割与Transformer架构相结合，实现高效图像识别。理解其原理和代码，有助于深入掌握这一创新技术。
FasterTransformer Decoding 源码分析(三)-LayerNorm介绍
本文深入探讨FasterTransformer中LayerNormalization（层归一化）的源码实现与优化。作为深度学习中的关键技术，层归一化可确保网络中各层具有相似的分布，从而加速训练过程并改善模型性能。背景介绍部分详细解释了层归一化的工作原理，强调其在神经网络中的高效并行特性与广泛应用。文章从代码起点开始剖析，具体路径位于解码过程的核心部分。调用入口展示了传入参数，ag美剧源码包括数据描述和关键参数gamma、beta、eps，简洁直观，符合公式定义。深入源码的解析揭示了优化点，特别是针对特定数据类型和维度，使用了定制化内核。此设计针对高效处理半精度数据样本，减少判断指令，实现加速运算，且对偶数维度数据进行调整以最大化Warp特性利用。接下来，内核实现的详细描述，强调了通过共享内存与block、warp级归约实现公式计算的高效性。这部分以清晰的代码结构和可视化说明，解释了块级别与Warp级归约在单个块处理多个数据点时的协同作用，以及如何通过巧妙编程优化数据处理效率。文章总结了FasterTransformer中LayerNormalization的整体优化策略，强调了在CUDA开发中基础技巧的应用，并指出与其他优化方案的比较。此外，文章还推荐了OneFlow的性能优化实践，为读者提供了一个深入探索与对比学习的算力模式源码资源。
MaskFormer源码解析
整个代码结构基于detectron2框架，代码逻辑清晰，从配置文件中读取相关变量，无需过多关注注册指令，核心在于作者如何实现网络结构图中的关键组件。MaskFormer模型由backbone、sem_seg_head和criterion构成，backbone负责特征提取，sem_seg_head整合其他部分，criterion用于计算损失。
在backbone部分，作者使用了resnet和swin两种网络，关注输出特征的键值，如'res2'、'res3'等。在MaskFormerHead中，核心在于提供Decoder功能，这个部分直接映射到模型的解码过程，通过layers()函数实现。
pixel_decoder部分由配置文件指定，指向mask_former/heads/pixel_decoder.py文件中的TransformerEncoderPixelDecoder类，这个类负责将backbone提取的特征与Transformer结合，实现解码过程。predictor部分则是基于TransformerPredictor类，负责最终的预测输出。
模型细节中，TransformerEncoderPixelDecoder将backbone特征与Transformer结合，生成mask_features。TransformerEncoderPixelDecoder返回的参数是FPN结果与Transformer编码结果，后者通过TransformerEncoder实现，关注维度调整以适应Transformer计算需求。predictor提供最终输出，通过Transformer结构实现类别预测与mask生成。
损失函数计算部分采用匈牙利算法匹配查询和目标，实现类别损失和mask损失的计算，包括dice loss、focal loss等。整个模型结构和输出逻辑清晰，前向运算输出通过特定函数实现。
总的来说，MaskFormer模型通过backbone提取特征，通过Transformer实现解码和预测，损失函数计算统一了语义分割和实例分割任务，实现了一种有效的方法。理解代码的关键在于关注核心组件的功能实现和参数配置，以及损失函数的设计思路。强烈建议阅读原论文以获取更深入的理解。
BERT（Transformer Encoder）详解和TensorFlow实现（附源码）
BERT，全称Bidirectional Encoder Representation from Transformers，源自Transformer的Encoder部分。其核心结构通过双向注意力机制，使得每个token能同时关注其前后文内容，形成双向上下文融合。相较于单向语言模型，BERT在复杂语言理解任务中展现出更强大的性能，如完形填空、问答系统、情感分析、目标导向搜索和辅助导航等。
BERT的训练机制包含两种创新的预训练策略：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。MLM通过在句子中随机遮蔽部分词汇，促使模型基于上下文进行预测，增强词汇理解和错误纠正能力。NSP则判断两句话在语料中的连续性，强化句子级别的语言表征能力。
在BERT的架构中，每个输入token生成一个输出表示，对于任务不同，输出会用到额外的输出层进行预测。例如，对于完型填空或问答任务，使用每个token对应的输出；对于情感分类任务，则使用“[CLS]”对应的输出。
微调阶段，BERT在大量语料上训练后，可用于NLP的各个任务中。对于语义分析任务，构建模型时将BERT输出中的“[CLS]”符号输入到Dense层进行分类处理。通过加载BERT模型、预处理模型以及进行微调，最终完成任务的训练和推理。
序列化推荐中的GRU与Transformer源码解析之一
GRU4Rec源码(TF版本)：github.com/Songweiping/...
Transformer源码：github.com/kang/SASR...
序列化推荐领域中，GRU4Rec成功地将循环神经网络(NLP和时序预测常用)应用至推荐领域，此模型取得了良好效果。紧随其后的是"SASR"，基于注意力机制的自适应序列推荐模型，实验表明其性能超越了GRU4Rec。
两篇论文的作者均在源码公开阶段，为研究者提供参考。我们深入剖析源码，后续系列文章将比较GRU4Rec与SASR的差异、联系与优缺点。
GRU4Rec模型结构简洁，采用门限循环神经网络，Embedding层处理item_id的one_hot编码，降低维度，便于优化。
并行化训练数据集优化了模型训练速度，构建了training_batch，便于使用GPU加速矩阵运算。
负采样技术提高了训练频率，利用同一时刻不同session中的item作为负样本。
模型设计了贝叶斯排序和TOP1等pairwise方法计算排序损失，认为pairwise结果优于pointwise。
实验数据集包括RSC和私有VIDEO集，结果表明GRU4Rec模型性能优秀，测试集评价指标包括召回率(recall)和倒序排名得分(mrr)。
深入分析模型的Tensorflow版本代码，主要从main.py和model.py文件开始，重点解析模型定义、损失函数、GRU4Rec核心代码、数据集初始化、模型训练与预测以及评估函数。
GRU4Rec的代码分析暂告一段落，后续将详细梳理SASR代码，目标是通过三篇文章全面探讨两个模型的细节。感谢关注。
BERT源码阅读
BERT，全称为双向Transformer编码器表示，其源码主要包含以下几个关键步骤:
首先，环境准备至关重要，通过create_pretraining_data.py进行训练样本的生成。主体函数对原始文本进行切词处理，具体在tokenization.py中的create_training_instances()方法中实现。接着，通过调用write_instance_to_example_files()将处理后的样本保存。
模型构建阶段，modeling.py中的核心是BertConfig类和BertModel类。通过初始化这两个类，可以构建起BERT模型。值得注意的是，模型结构中包含Dropout层，但注意力层的dropout概率有所不同。
优化器的构建在optimization.py中完成，训练模型则通过run_pretraining.py中的model_fn_builder函数实现。同时，模型还包含处理Next Sentence Prediction (NSP)任务的loss函数，即get_next_sentence_output。
后续的fine-tuning环节，extract_features.py负责生成句子向量表示，而run_classifier.py和run_classifier_with_tfhub.py用于分类任务。至于问答任务，run_squad.py提供了相应的解决方案。
